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Enregistrement W2029223434 · doi:10.2527/jas.2014-7710

Effect of diet on microRNA expression in ovine subcutaneous and visceral adipose tissues1

2014· article· en· W2029223434 sur OpenAlexaffabout
Sarah J. Meale, Josué Moura Romão, Ming‐Liang He, Alex V. Chaves, Tim A. McAllister, Le Luo Guan

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueAdipogenesismicroRNABiologyGene expressionInternal medicineEndocrinologyGeneAndrologyBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of the molecular mechanisms that regulate ovine adipogenesis is very limited. MicroRNAs (miRNA) have been reported as one of the regulatory mechanisms of adipogenesis. This study aimed to compare the expression of miRNA related to ovine adipogenesis in different adipose depots and to investigate whether their expression is affected by dietary fatty acid composition. We also investigated the role of miRNA in adipogenic gene regulation. Subcutaneous and visceral adipose tissue samples were collected at slaughter from 12 Canadian Arcott lambs fed a barley-based finishing diet where an algae meal (DHA-Gold; Schizochytrium spp.) replaced flax oil and barley grain at 0 or 3% DM (n = 6). Total RNA from each tissue was subjected to quantitative real time (qRT-) PCR analysis to determine the expression of 15 selected miRNA including 11 identified from bovine adipose tissues and 4 conserved between bovine and ovine species. MicroRNAs were differentially expressed according to diet in each tissue depot (miR-142-5p and miR-376d) in visceral and miR-142-5p, miR-92a, and miR-378 in subcutaneous adipose tissue; P ≤ 0.05) and in each tissue depot depending on diet (miR-101, miR-106, miR-136, miR-16b, miR-196a-1, miR-2368*, miR-2454, miR-296, miR-376d, miR-378, and miR-92a in both control and DHA-G diets and miR-478 in control; P ≤ 0.05). Six miRNA were subjected to functional analysis and 3 genes of interest (ACSL1, PPARα, and C/EBPα) were validated by qRT-PCR. Both diet and tissue depot affected expression levels of all 3 genes (P < 0.05). miR-101, miR-106, and miR-136 were negatively correlated with their respective predicted gene targets C/EBPα, PPARα, and ACSL1 in subcutaneous adipose tissue of lambs fed DHA-G. Yet miR-142-5p and miR-101 showed no correlation with ACSL1 or C/EBPα. The variability in expression patterns of miRNA across adipose depots reflects the tissue specific nature of adipogenic regulation. Although the examined miRNA appear to be conserved across ruminant species, our results indicate the presence of ovine specific regulatory mechanisms that can be influenced by diet.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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